El Instituto Universitario de Tecnología Industrial de Asturias (IUTA) celebró el 26 de marzo de 2026 la Jornada de presentación de los proyectos de investigación IUTA 2025, un encuentro en el que se dieron a conocer los avances y resultados de diversas líneas de investigación desarrolladas en el instituto.
Durante esta jornada se presentaron más de 25 proyectos (programa), en los que los distintos beneficiarios de la ayuda expusieron los resultados obtenidos. En este contexto, Ana Vázquez Palomo fue galardonada con el premio al mejor trabajo por el proyecto titulado “Desarrollo de una herramienta virtual para la detección temprana de la enfermedad de Alzheimer a partir de imágenes del cerebro” (SV-25-GIJON-1-25) desarrollado dentro del grupo de investigación SIMUMECAMAT.
El presente proyecto se ha centrado en el desarrollo de una herramienta numérica avanzada para el estudio del envejecimiento cerebral, con especial énfasis en la diferenciación entre envejecimiento saludable y envejecimiento patológico asociado a la enfermedad de Alzheimer. Las enfermedades neurodegenerativas constituyen uno de los principales retos sanitarios actuales, debido a su elevada prevalencia y a la dificultad de establecer diagnósticos fiables en fases tempranas. En este contexto, la atrofia cerebral, observable mediante técnicas de imagen médica, se considera un biomarcador clave, estrechamente relacionado con procesos biológicos subyacentes como la acumulación y propagación de proteínas tau mal plegadas.
El proyecto se ha estructurado en distintas fases claramente diferenciadas. En una primera etapa, se ha desarrollado un modelo matemático para describir la creación, transformación y difusión espacio-temporal de las proteínas tau, distinguiendo entre proteínas sanas y mal plegadas. Este modelo se ha formulado mediante ecuaciones de difusión de tipo reacción-difusión, capaces de reproducir los mecanismos característicos de las tauopatías. En una segunda fase, se ha formulado un modelo mecánico del tejido cerebral que permite relacionar la concentración local de proteínas dañadas con la pérdida progresiva de masa y volumen, reproduciendo así los principales rasgos morfológicos de la atrofia cerebral.
Ambos modelos se han acoplado en un marco multifísico y se han implementado mediante el método de los elementos finitos, utilizando el software COMSOL. Para la representación de la atrofia cerebral se ha empleado la técnica de campo de fase (phase-field), lo que ha permitido modelizar de forma continua los cambios de volumen y deformación del tejido cerebral. La geometría de cálculo se ha obtenido a partir de imágenes de resonancia magnética, diferenciando entre materia blanca y materia gris y considerando direcciones preferentes de propagación. En esta fase ha sido fundamental la colaboración con las empresas clínicas participantes, que han aportado imágenes médicas y asesoramiento especializado para su correcta interpretación.
El modelo desarrollado se ha aplicado a la simulación de distintos escenarios de envejecimiento, representativos tanto de un proceso saludable como de un envejecimiento patológico tipo Alzheimer. La comparación de los resultados en distintos instantes temporales ha permitido identificar patrones diferenciales en la evolución de la atrofia cerebral, así como establecer el potencial del modelo para detectar de forma temprana desviaciones respecto al envejecimiento normal. Como resultado principal, el proyecto ha demostrado la viabilidad de integrar información biológica y mecánica en una herramienta computacional capaz de apoyar, a largo plazo, el desarrollo de nuevas estrategias de diagnóstico precoz basadas en imágenes médicas.
